XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System梅雷
通过基于模型的强化学习 /作者的双重钟摆的学习控制= Alberto的Dalla Libera； Turcato，Niccolò； Giocomuzzo，朱利奥；卡利，鲁格罗；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 2024年10月17日 /主题=机器人学习，机器人技术< /div>
在这份简短的报告中，我们介绍了我们的团队实施的强化学习（RL）[1]来应对在IROS 2024 1举行的第二次AI奥运会竞赛的模拟阶段。The algorithm we employed, Monte- Carlo Probabilistic Inference for Learning COntrol (MC- PILCO) [2], is a Model-Based (MB) RL algorithm that proved remarkably data-efficient in several low-dimensional benchmarks, such as a cart-pole, a ball & plate, and a Furuta pendulum, both in simulation and real setups.mc-pilco也是赢得本次比赛第一版的算法[3]。mc-pilco是MB策略梯度算法的一部分。它通过与系统进行交互来利用收集的数据来得出系统动力学模型并通过模拟系统来优化策略，而不是直接在系统数据上优化策略。应用于物理系统时，这种方法可以比无模型（MF）解决方案高表现和数据效率高。本文的组织如下：第二部分介绍了竞争的目标和设置。第三部分介绍了MC-PILCO算法。 第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第三部分介绍了MC-PILCO算法。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。
梅雷迪斯·加德纳的故事
(U) 加德纳明白他的材料的重要性，但当他经过报摊时，看到一则关于逮捕朱迪思·科普隆的头条新闻时，他才第一次感受到这种影响。朱迪思·科普隆是一名司法部雇员，她的间谍活动首次通过 VENONA 解密曝光。1953 年 6 月朱利叶斯和埃塞尔·罗森伯格被处决也对他产生了深远的影响，因为 VENONA 信息提供了关于他们的第一条线索。加德纳知道 VENONA 信息清楚地表明了朱利叶斯的罪行，但指出埃塞尔只是“知道”她丈夫的秘密工作。“我认为这是一场巨大的悲剧，让我非常沮丧，”几十年后他回忆道。
布罗克·J·拉梅雷斯
II. 专业任命/就业 10/20-现任 蒙大拿州立大学 Gianforte 计算学院兼职教员，蒙大拿州，博兹曼。 7/18-现任 蒙大拿州立大学工程学院 Boeing 工程教育教授，蒙大拿州立大学，蒙大拿州，博兹曼。 7/18-现任 蒙大拿州立大学电气和计算机工程系全职教授，蒙大拿州立大学，蒙大拿州，博兹曼。 10/16-现任 蒙大拿工程教育研究中心 (MEERC) 主任，蒙大拿州立大学，蒙大拿州，博兹曼。 7/12-7/18 副教授（终身教授），蒙大拿州立大学，蒙大拿州，博兹曼，电气和计算机工程系。 7/06-7/12 助理教授，蒙大拿州立大学，蒙大拿州，博兹曼，电气和计算机工程系。 8/01-12/03 兼职讲师（兼职），科罗拉多大学电气与计算机工程系，科罗拉多州科罗拉多斯普林斯。1/99-7/06 硬件设计工程师，安捷伦科技公司数字验证部门，科罗拉多州科罗拉多斯普林斯。
使用多模式LLM /作者= Kambara，Motonari的人类行动理解基于机器人计划； Hori，Chiori； Sugiura，Komei； ota，kei; Jha，Devesh K。； Khurana，Sameer； Jain，Siddarth； corcodel，radu;罗梅雷斯，迭戈； Le Roux，Jonathan /CreationDate = 2024年6月11日 /受试者=人工智能，计算机视觉，机器人技术，语音< /div>
摘要在未来的智能家居中，机器人有望处理日常任务，例如烹饪，取代人类的参与。为机器人自主获得此类技能是高度挑战的。因此，现有方法通过通过监督学习来控制真实的机器人和培训模型来解决此问题。但是，长途任务的数据收集可能非常痛苦。为了解决这一挑战，这项工作着重于从人类视频中生成动作序列的任务，展示了烹饪任务。通过现有方法为此任务而生成的动作序列的质量通常不足。这部分是因为现有方法不会有效地处理每个输入模式。为了解决此问题，我们提出了Avblip，这是一种用于生成机器人动作序列的多模式LLM模型。我们的主要贡献是引入多模式编码器，该编码器允许多种视频，音频，语音和文本作为输入。这使下一个动作的生成可以考虑到人类的语音信息和环境产生的音频信息。结果，在所有标准评估指标中，所提出的方法优于基线方法。
使用大型语言模型进行部分可观察的机器人任务 /作者= Sun，Lingfeng的互动计划； Jha，Devesh K。； Hori，Chiori； Jain，Siddarth； corcodel，radu;朱，Xinghao; tomizuka，masayoshi；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 5月14日，2024年 /object = robotics < /div>
抽象设计机器人代理执行开放词汇任务一直是机器人技术和AI的长期目标。最近，大型语言模型（LLM）在创建用于执行开放词汇任务的机器人代理方面取得了令人印象深刻的结果。但是，在不确定性的存在下为这些任务进行规划是具有挑战性的，因为它需要“经过思考链”推理，从环境中汇总信息，更新状态估计以及基于更新的状态估计来生成操作。在本文中，我们提出了一种使用LLM的部分可观察到的任务的交互式计划技术。在拟议的方法中，LLM用于使用机器人从环境中收集丢失的信息，并从收集的观测值中推断出基本问题的状态，同时指导机器人执行所需的操作。我们还通过自我教学使用了精致的Llama 2模型，并将其性能与像GPT-4这样的预训练的LLM进行比较。在仿真和现实环境中的几个任务上都证明了结果。
梅雷迪思·欧文（Meredith Irwin），医学博士医学博士，儿童儿童医院主席，儿科医学系，大学
。 她在2020年4月担任这些角色。 欧文博士从哈佛医学院获得了医学博士学位，并在波士顿儿童医院和达娜·法伯癌症研究所（Dana-Farber Cancer Institute）完成了儿科和肿瘤学培训。 她于2002年加入了病童医院的血液学/肿瘤学（Sickkids），担任工作人员和临床医生。。 从2008 - 2020年开始，她是儿科学（研究）的副主席，并从2011 - 2020年担任实体瘤部门负责人的位置。 欧文博士的研究重点是调节神经母细胞瘤细胞死亡和转移的基因和途径，以及鉴定生物标志物以优化神经母细胞瘤的风险分类和精确医学方法。 她已获得NIH，加拿大癌症协会研究所和CIHR的资金。 Irwin博士在国际神经母细胞瘤风险组织（INRG）特遣队和儿童肿瘤学组（COG）神经母细胞瘤委员会中担任领导职务，包括主持COG神经母细胞瘤生物学小组委员会。 欧文博士还对制定和支持计划以增强临床医生科学家的培训和指导一直有兴趣。。 她在2020年4月担任这些角色。 欧文博士从哈佛医学院获得了医学博士学位，并在波士顿儿童医院和达娜·法伯癌症研究所（Dana-Farber Cancer Institute）完成了儿科和肿瘤学培训。 她于2002年加入了病童医院的血液学/肿瘤学（Sickkids），担任工作人员和临床医生。。 从2008 - 2020年开始，她是儿科学（研究）的副主席，并从2011 - 2020年担任实体瘤部门负责人的位置。 欧文博士的研究重点是调节神经母细胞瘤细胞死亡和转移的基因和途径，以及鉴定生物标志物以优化神经母细胞瘤的风险分类和精确医学方法。 她已获得NIH，加拿大癌症协会研究所和CIHR的资金。 Irwin博士在国际神经母细胞瘤风险组织（INRG）特遣队和儿童肿瘤学组（COG）神经母细胞瘤委员会中担任领导职务，包括主持COG神经母细胞瘤生物学小组委员会。 欧文博士还对制定和支持计划以增强临床医生科学家的培训和指导一直有兴趣。。 她在2020年4月担任这些角色。 欧文博士从哈佛医学院获得了医学博士学位，并在波士顿儿童医院和达娜·法伯癌症研究所（Dana-Farber Cancer Institute）完成了儿科和肿瘤学培训。 她于2002年加入了病童医院的血液学/肿瘤学（Sickkids），担任工作人员和临床医生。。 从2008 - 2020年开始，她是儿科学（研究）的副主席，并从2011 - 2020年担任实体瘤部门负责人的位置。 欧文博士的研究重点是调节神经母细胞瘤细胞死亡和转移的基因和途径，以及鉴定生物标志物以优化神经母细胞瘤的风险分类和精确医学方法。 她已获得NIH，加拿大癌症协会研究所和CIHR的资金。 Irwin博士在国际神经母细胞瘤风险组织（INRG）特遣队和儿童肿瘤学组（COG）神经母细胞瘤委员会中担任领导职务，包括主持COG神经母细胞瘤生物学小组委员会。 欧文博士还对制定和支持计划以增强临床医生科学家的培训和指导一直有兴趣。。 她在2020年4月担任这些角色。 欧文博士从哈佛医学院获得了医学博士学位，并在波士顿儿童医院和达娜·法伯癌症研究所（Dana-Farber Cancer Institute）完成了儿科和肿瘤学培训。 她于2002年加入了病童医院的血液学/肿瘤学（Sickkids），担任工作人员和临床医生。。。她在2020年4月担任这些角色。欧文博士从哈佛医学院获得了医学博士学位，并在波士顿儿童医院和达娜·法伯癌症研究所（Dana-Farber Cancer Institute）完成了儿科和肿瘤学培训。她于2002年加入了病童医院的血液学/肿瘤学（Sickkids），担任工作人员和临床医生。从2008 - 2020年开始，她是儿科学（研究）的副主席，并从2011 - 2020年担任实体瘤部门负责人的位置。欧文博士的研究重点是调节神经母细胞瘤细胞死亡和转移的基因和途径，以及鉴定生物标志物以优化神经母细胞瘤的风险分类和精确医学方法。她已获得NIH，加拿大癌症协会研究所和CIHR的资金。Irwin博士在国际神经母细胞瘤风险组织（INRG）特遣队和儿童肿瘤学组（COG）神经母细胞瘤委员会中担任领导职务，包括主持COG神经母细胞瘤生物学小组委员会。欧文博士还对制定和支持计划以增强临床医生科学家的培训和指导一直有兴趣。